基于概率统计分析的应用流特征分析

本文探讨了网络流量特征分析的重要性,通过非实时数据采集和统计分析,提取网络应用或协议的特征。研究涉及网络流量特征化、性能评价和故障诊断,以优化网络协议、设备设计及QoS保证。通过MATLAB和C++进行数据处理,对TCP、UDP流的包和字节大小进行了概率分布和相关性分析。

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       人们对互联网的流量特征、性能特征、可靠性与安全性特征以及网络行为模型等缺乏理解和缺乏精确描述的问题已经严重影响到因特网的发展和对因特网更加有效的利用,因此,许多专家提出应当更加深入地认识现有因特网的一些内在机制。而认识事物的第一步就是要测量它,并用数字表示出来,然后通过一些数学知识进行分析,提取其网络流量的数据特征。

       对网络进行研究的最终目的是为了建立高效、稳定、安全、互操作性强、可预测以及可控制的网络,而网络特征测量是获得第一手网络行为指标和参数的最有效的手段。在对网络进行测量和测试的基础上建立网络行为模型,并用模拟仿真方法搭建从理论到实践的桥梁,是理解网络行为的十分有效的途径。

       网络特征测量是高性能协议设计、网络设备开发、网络规划与建设、网络管理与操作的基础,同时也是开发高效能网络应用的基础。网络特征测量可以为互联网的科学管理和有效控制以及为互联网的发展与利用提供科学的依据。网络流量特征是高性能通信协议与网络设备设计、网络性能分析、网络设计及其网络负载均衡等QoS保证和性能提升的基础,也是网络服务监控和异常、故障、安全攻击发现的重要手段。可以帮助人们设计更好的网络协议、更合理的网络拓扑结构、更高效的QoS保证手段、更智能的网络监控系统,保证网络高效、稳定、高

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